陳玉強(qiáng)，王青林，劉鳳舉，姜衛(wèi)星，陳昌文

（1.汕尾職業(yè)技術(shù)學(xué)院 海洋學(xué)院，廣東 汕尾；2 牡丹江師范學(xué)院，黑龍江 牡丹江）

近年來，我國工業(yè)呈現(xiàn)了突飛猛進(jìn)的發(fā)展勢態(tài)。在這一勢態(tài)之下，很多設(shè)備均實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化操作，而要想保證設(shè)備的自動(dòng)化操作的可靠性及安全性，便需要做好溫度的控制工作。鑒于常規(guī)的PID 控制效果不理想的缺點(diǎn)，本文設(shè)計(jì)了一種模糊PID 溫度控制系統(tǒng)，利用模糊邏輯控制對溫度進(jìn)行在線調(diào)整，滿足控制要求。

1 國內(nèi)外研究狀況

1.1 國外研究狀況

自1965 年，美國著名控制理論專家扎德教授創(chuàng)始模糊數(shù)學(xué)以來，模糊控制理論及其應(yīng)用得到了迅速發(fā)展。模糊控制應(yīng)用始于1973 年，以日本為例，在20世紀(jì)80 年代進(jìn)入了模糊控制實(shí)用化時(shí)期，1987 年，在模糊控制成功用于仙臺地鐵之后，各種采用模糊控制技術(shù)的電子產(chǎn)品，如電視機(jī)、攝像機(jī)、洗衣機(jī)、電冰箱、電飯鍋等相繼研制成功并投放市場[1]。

近年來，模糊控制理論在各個(gè)方面應(yīng)用很廣。多數(shù)情況下，模糊控制器用軟件實(shí)現(xiàn)。但是在時(shí)間要求非常高的情況下，軟件實(shí)現(xiàn)已經(jīng)不能滿足要求，所以幾個(gè)模糊邏輯公司開發(fā)了一些模糊通用芯片，如美國NS 公司推出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊邏輯編譯器-NeuFuz4，美國Neural Logic 公司的NLX 系列模糊控制通用微處理器投放市場，NLX 是VLSI 模糊邏輯芯片，主要用于模糊識別領(lǐng)域，德國Siemens 公司和Inform 公司聯(lián)合研制了Fuzzy-166 微處理器[2-3]。

1.2 國內(nèi)研究狀況

自1979 年以來，我國許多科研單位和學(xué)者在模糊控制的理論、仿真實(shí)驗(yàn)及其應(yīng)用方面做了大量的研究工作，這些工作主要集中在對模糊控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、模糊推理算法、自學(xué)習(xí)或自組織模糊控制器、模糊控制穩(wěn)定性問題、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模糊控制中的應(yīng)用、遺傳算法在模糊控制中的應(yīng)用，以及模糊控制芯片等方面的研究，而其成果應(yīng)用主要集中于工業(yè)爐窯方面，石化方面，機(jī)電行業(yè)，家電行業(yè)，飛行控制等方面[4-6]。

今后模糊智能控制技術(shù)中要的研究方向是以模糊控制為核心輔以其他方法而構(gòu)成大系統(tǒng)智能控制體系。

2 仿真系統(tǒng)設(shè)計(jì)

本文涉及的電阻爐溫度控制系統(tǒng)是對電阻爐的溫度進(jìn)行實(shí)時(shí)測量和控制，使電阻爐的溫度保持在允許的范圍內(nèi)。電阻爐的溫度控制系統(tǒng)主要有串口通信、主控系統(tǒng)、溫度測量和溫度控制等四個(gè)模塊組成，電阻爐為一階慣性系統(tǒng)。

電阻爐溫度控制系統(tǒng)上電后，引導(dǎo)主控器STC89C52 啟動(dòng)并進(jìn)入控制主程序。主程序首先對各個(gè)模塊進(jìn)行初始化，包括端口初始化、變量初始化、定時(shí)器初始化和模糊查詢表等。初始化完成后，電阻爐溫度控制系統(tǒng)將調(diào)用溫度采集程序, 并在顯示屏上實(shí)時(shí)顯示電阻爐的溫度值，之后等待鍵盤的輸入，當(dāng)輸入一個(gè)目標(biāo)值時(shí)系統(tǒng)進(jìn)入后續(xù)的程序流程。整個(gè)程序始終處于while 循環(huán)中，主程序負(fù)責(zé)把各個(gè)功能模塊聯(lián)接起來。

本設(shè)計(jì)的采用Keil C 語言程序?qū)崿F(xiàn)，Protues 運(yùn)行結(jié)果如圖1 所示。

圖1 系統(tǒng)運(yùn)行結(jié)果

3 模糊PID 控制器結(jié)構(gòu)

PID 控制是目前工程中應(yīng)用最廣且適用性最強(qiáng)的控制算法，其將系統(tǒng)的期望目標(biāo)與實(shí)際輸出之間的偏差經(jīng)過比例、積分、微分運(yùn)算構(gòu)成控制量。模糊PID 利用模糊控制器，根據(jù)輸入信號偏差e 的大小、方向和變化趨勢等特征，通過模糊化、模糊推理和模糊決策，在線整定PID 的比例、積分和微分參數(shù)。其結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 模糊PID 控制器結(jié)構(gòu)

圖2 中，kp、ki 和kd 為模糊輸出，分別為PID 控制器的比例系數(shù)、積分時(shí)間常數(shù)、微分時(shí)間常數(shù)，Ke、Kc為模糊比例系數(shù)。

模糊PID 計(jì)算是電阻爐溫度控制系統(tǒng)的核心部分，其中偏差e 的基本論域?yàn)?100～+100，偏差變化率的基本論域?yàn)?10～+10。輸出比例系數(shù)修正量ΔKp 的基本論域選為-0.24～0.24，積分系數(shù)修正量ΔKi 的基本論域?yàn)?0.06～0.06，微分系數(shù)修正量ΔKd 的基本論域?yàn)?0.03～0.03。

4 系統(tǒng)仿真分析

4.1 傳統(tǒng)PID 控制系統(tǒng)的仿真

打開Matlab 仿真集成環(huán)鏡Simulink 工作界面，建立系統(tǒng)的階躍環(huán)閉環(huán)控制框圖，如圖3 所示。

圖3 系統(tǒng)PID 閉環(huán)框圖

通過計(jì)算，可得Kp=7,Ki=2,Kd=1,其仿真結(jié)果如圖4(a)所示，由圖可看出系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間長且系統(tǒng)存在振蕩現(xiàn)象，而且超調(diào)量較大，不滿足要求，為了使控制效果得到提升，微調(diào)參數(shù)后，得到圖4(b)。調(diào)整參數(shù)后Kp=2,Ki=0.3,Kd=1。

圖4 系統(tǒng)響應(yīng)曲線

4.2 模糊自整定PID 控制仿真

模型參數(shù)確定通過Matlab 軟件模糊推理系統(tǒng)編輯器進(jìn)行?？紤]系統(tǒng)對論域的覆蓋程度、穩(wěn)定性、靈敏性和魯棒性則，同時(shí)為了簡化計(jì)算，各個(gè)輸入和輸出變量選擇三角形隸屬函數(shù)。結(jié)合誤差e 及其誤差變化率ec，采用三角形隸屬度函數(shù)，得到模糊控制規(guī)則如下：

If e=NB and ec=NM Then Kp=PB,Ki=NB,Kd=PS

If e=NB and ec=NM Then Kp=PB,Ki=NB,Kd=PS

...

根據(jù)以上控制規(guī)則, 設(shè)計(jì)出電阻爐溫度控制回路參數(shù)Kp,Ki,Kd 的模糊控制規(guī)則表，表1 為Kp,Ki,Kd模糊控制規(guī)則。

表1 Kp,Ki,Kd 模糊控制規(guī)則

模糊控制利用人工控制所取得的經(jīng)驗(yàn)，不需要建立精確數(shù)學(xué)模型，可通過類似于人腦判斷的手段，經(jīng)過模糊規(guī)則推理得出控制結(jié)論。由于模糊控制不是按照精準(zhǔn)數(shù)學(xué)模型對被控對象進(jìn)行控制，因此對具有大慣性、時(shí)滯長特性的被控對象有較好的把握能力。模糊PID控制工作框圖如圖5 所示。

圖5 模糊PID 仿真框圖

經(jīng)過仿真計(jì)算得到圖6，調(diào)整后的參數(shù)為Kp=15,Ki=0.3,Kd=25。

圖6 模糊PID 控制與傳統(tǒng)PID 控制

由圖6 比較數(shù)據(jù)可得出表2。

表2 系統(tǒng)用常規(guī)PID 控制和模糊PID 控制性能比較

由表2 可知，與傳統(tǒng)PID 控制相比，模糊PID控制算法穩(wěn)定性好、精度高、響應(yīng)快；模糊PID控制的穩(wěn)態(tài)誤差小、超調(diào)量控制小、穩(wěn)態(tài)響應(yīng)時(shí)間短。由此可見，基于模糊控制的PID 控制器，在電阻爐溫度控制效果上好于傳統(tǒng)PID 控制。

5 結(jié)論

在電阻爐溫度控制中，與常規(guī)PID 控制算法相比，使用基于模糊自整定PID 鍋爐溫度控制算法，既具有常規(guī)PID 的優(yōu)點(diǎn)，也有模糊控制的自適應(yīng)性和靈活性，說明該方法用于電阻爐溫度控制系統(tǒng)在系統(tǒng)魯棒性、超調(diào)控制、響應(yīng)時(shí)間等方面具有明顯的優(yōu)勢。